Machine Learning

Machine Learning oder maschinelles Lernen meint die automatische Generierung von Wissen durch Erfahrung. Dies geschieht in einem künstlichen System dadurch, dass Daten analysiert und darin Muster erkannt werden.

Es entstehen Algorithmen, die entweder aus überwachtem Lernen oder unüberwachtem Lernen entstehen. Machine Learning ist insbesondere durch die Digitalisierung immer wichtiger geworden, um die schieren Datenmengen zu analysieren. Eine Gruppe von Algorithmen, die durch Machine Learning entwickelt wurden, kann zu einem neuronalen Netz zusammengeführt werden.

Machine Learning wird häufig mit künstlicher Intelligenz verwechselt, da ML eine Methode ist, um so etwas wie eine künstliche Intelligenz zu entwickeln.

Aktuelle Artikel
Adam von Mixpanel an der Theke in San Francisco.
Interview

Adam Kinney, Head of Machine Learning bei Mixpanel

Mixpanel ist eines der beliebtesten Datentools für große Unternehmen, ebenso wie für Startups. In San Francisco haben wir mit dem Head of Machine Learning, Adam Kinney, und mit CEO Amir Movafaghi über die Roadmaps für Machine Learning gesprochen, und welche Rolle Mixpanel zukünftig in der Nutzeranalyse spielen will.

Adam Kinney, Mixpanel, Machine Learning
Interview

Adam Kinney, Head of Machine Learning at Mixpanel

Mixpanel is one of the most popular data tools for large companies as well as for startups. In San Francisco, we spoke with Adam Kinney, Head of Machine Learning, and Amir Movafaghi, CEO, how they plan their roadmaps and how they see the future of data analysis and the role Mixpanel will play in it.

Interview

Vitor Fortunato, Senior GIS Analyst bei Homeday

Vitor ist Analyst für Geographische Informationssysteme beim Berliner PropTech-Startup Homeday. Er zeigt uns sein Setup der GIS-Tools, erklärt, wie sie bei Homeday Geo-Daten verarbeiten und wie sie mit Machine-Learning Vorhersagen über die Entwicklung der Immobilienpreise treffen.

Interview

Julian Bauß, Data Engineer bei Bonprix

Julian Bauß ist Java-Entwickler und Teil der neu gegründeten Abteilung Marketing-Data-Platform. Seine Aufgabe: die Entwicklung, das Projektmanagement und die Server-Verwaltung der „Realtime-Engine“. Am Beispiel einer Echtzeitabbrechererkennung erklärt er, wie sie dafür Apache Kafka, Flink und Cassandra nutzen, um in Echtzeit auf das Nutzerverhalten im Bonprix-Shop reagieren zu können.

Wie gefallen dir unsere Interviews?

Bitte nimm Dir kurz 2 Minuten Zeit und helfe uns, unsere Inhalte weiter zu verbessern.

Feedback